蜂窝小区下的干扰对齐方案(6)

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的整体容量的提升。

文献[21]提出了一种蜂窝小区下行链路迫零干扰对齐算法，该算法仅需小区内部用户向基站反馈一次干扰信号信息，因此减少了系统的负担；更为重要的是，因为只需要加入一个小区内反馈机制就能实现迫零IA，所以对现有的支持多用户MIMO技术的蜂窝系统做出的改动很小；尽管它在分离的2小区情况下表现相当出色（因为没有剩余的干扰源，所以几乎是是大信噪比情况下的最优方案），但对于实际的多蜂窝环境，由于剩余干扰源的存在，迫零IA可能表现并不出色。针对该算法所存在的问题，文献[21]进一步提出了一种蜂窝小区下行链路联合干扰对齐算法，但是它的本质依旧是通过最大化单个用户SINR来提高信道容量，小区总容量并未得到提高。 4.2蜂窝小区的信道模型 Bs 1Bs 2Bs 3

图4.1 三小区干扰模型

我们考虑L个基站的蜂窝系统，每个基站配置了M条天线。每个基站仅仅为K个用户提供无线通信服务，每个用户都配置了N个天线。在这个蜂窝系统中所有用户使用相同的频段来进行双工传输，这种传输方式基于T个子载波的OFDMA。

B小区的所有用户用Bb表示，这里如果b?l，那么Bb?Bl?0。

L个基站向LK个用户发送信号。因为基站l到用户k只有一路信号流，所以其他信号流都是用户l和基站l的干扰源。图4.1中虚线和实线分别表示在3个小区中的干扰信号和有效信号。

在不失一般性的情况下，我们考虑小区l中的用户k在子载波n上的接收信号：

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yl,k[n]?H[n]x[n]?[l]?Hl[,lk][n]xk?[l]l,k[l]b?1,b?l?HL[b][b]l,kLx[n]?nl,k[n] (4.1)

[b][b]l,kk'?Bl,k'?k?[l]Hl[,lk][n]xk'?b?1,b?l?Hx[n]?nl,k[n]]N?M这里，Hl[,b，是从基站b向小区l用户k在子载波n上的下行链路基k[n]?C带信道响应，矩阵中所有元素都服从独立同分布，每个元素服从随机连续分布。而x[l][n]表示在子载波n上由基站l发送的的M?1信号向量，

x[l][n]?v[l][n]?s[l][n]，承载了发送至小区l所有用户的有效信号。v[l][n]?CM?1是空间的预编码矩阵，发送至小区所有用户的子载波发信向量s[l][n]被该向量映射到M个发送信号，而nl,k[n]是接收端收到的复高斯白噪声，均值为0，方差为?2。

从公式（4.1），我们可以对小区外干扰和小区间干扰做出解释。在小区l的用户k的接收端，空间干扰抑制矩阵ul,k处理接收信号，将其中的小区外干扰抑制，这样就有等价信道模型：

[l][l]~yl,k[n]?UlH,k[n]yl,k[n]?hl,k[n]s[n]?l'?1,l'?l?hL[l']l,k~[n] [n]s[l'][n]?nl,k (4.2)

[l][l]这里,hl[.lk][n]?ulH [n]H[n]v[n] ,kl,k (4.3)

(4.4)

hl[.lk'[]n]?uH[nH],lk nl,k[n]?uH,lnk,lkl['],lk'][nv]l[,n[l?]l'

n[ ] (4.5)

当小区外干扰被对齐并被消除，我们可以对导出kl[,lk'][n]?0。 从公式(4.2)中，我们可以发现小区l中用户k的接收向量可以写为：

~?[l]s[l]??H?[l]s[l]?n?l,k yl,k?Hl,kkl,kk'k'?kk'?k

(4.6) (4.7)

~?[l]vFw[l]??H?[l]vFw[l]?n?l,k yl,k?Hl,kl,kkl,kl,k'k'?[l]?diag(h[l][0],...,h[l][T?1])?CT?T表示多个子载波的等价信道，而信这里Hl,kl,kl,kF[l][l]v号向量sk表示发送到小区中的用户的信号，?vlFwlkl,k是T?1的预编码矩,kk[l]

阵，发送至小区l中的用户k的数据流wk被该矩阵映射到T维传输维度，小区l的

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[l]2?l,k?CT?1是等用户k的发送信号在能量上收到这样的限制，?||wk||?P[l]，而nk?Bl价高斯噪声。

T?1使用小区l用户k的接收滤波器ulF恢复基站l发送的信号，这样发送至?C,k[l]H~?k小区l的用户k的估测信号向量就是：w?(ulF,k)yl,k。在该系统中，我们假定子

信道估测和信号时间同步正交完美进行。在这一节中我们使用基站l的预编码器

V[l]和空间接收滤波器ul,k来抑制小区l的用户k接收到的小区内干扰。处理从基

F站l到用户k信号流的预编码器vlF,k和小区l的用户k使用的接收端滤波器ul,k被

用于抑制小区内干扰。

F正如文献[22]所提及的，假设已知预编码器和接受滤波器的集合{vlF,k,ul,k}，小区

l的用户k的SINR为：

?l,kHF(ulF,k)Gl,k(ul,k) ?FH2(ul,k)Bl,k(ulF)??,k (4.8)

这里信道增益的均方差矩阵以及干扰的矩阵分别是

Bl,k?l'vF(H?l'vF)H??H?lvF(H?lvF)H， ???Hl,kl',kl,kl',kl,kl,k'l,kl,k'l'?1k?Bl'l'?lk'?1k'?kLK (4.9)

相应的网络频谱利用率就是：

1LC????log2(1??l,k)

Tl?1k?Bl (4.10)

可以看出，我们应当通过调整{v[l],ul,k,vlF,k,ulF,k}来最大化网络频谱利用率， Wyner蜂窝小区信道模型

图4.2

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为简化多蜂窝MIMO[23]系统信道容量研究，Wyner[9]提出了线性蜂窝模型和六边形蜂窝模型，在多蜂窝网络分析中得到了广泛应用。线性Wyner模型如图4.2(a)所示，所有小区成线性排列，若用户ai位于小区?与小区?边缘，且通过

dom小区?基站接入网络，则小区?基站对其产生的干扰称为显性干扰，记为nai，rem而?与?之外的其它小区对用户ai产生的干扰称为残留干扰，记为nai。六边形

Wyner模型如图1(b)所示，用户通过实线圆形中基站接入网络，虚线圆形中基站对用户产生的干扰为显性干扰，其它基站对用户产生的干扰为残留干扰。

在MIMO系统中，用户可通过多天线和子载波产生多维信号空间来实现干扰对齐，用户信号空间维数=(子载波数量)×(天线数量)。本文仅考虑由多天线产生的多维信号空间，且用户自由度均为1。设小区中基站发射天线数为M，每个小区边缘同时通信用户数为 L?2 ，用户接收天线数为N。从基站?到本小区(记为小区?)内用户i(记为用户?i)的下行链路信道矩阵为H??i?CN?M；无线信道假设为平坦瑞利衰落，其元素服从均值为0，方差为1的复高斯分布。设基站?的预编码矩阵为V??[v?1,v?2,?,v?i,?,v?L]，其 中 v?i为基站?对用户?i的预编码矩阵，且 v?i?CM?1。为保证功率归一化，预编码矩阵满足tr(V?HV?)?1，用户

H?i的接收矩阵为u?i?CN?1,u?iu?i?1，用户?i发送的信号为x?i?C，若把将加性

噪声归一化为1，则发送信号功率均为SNR。用户?i的接收信号经接收矩阵u?i，变换之后为：

Yi?uH??iv?ix?i?H?ij?1,j?i?uLH?iHHremHH??iv?jx?j??u?iH??iv?jx?j?u?in?i?u?ini (4.11)

j?1LH其中u?iH??iv?ix?i为用户?i的有效信号，

??Lj?1,j?iLHu?iH??iv?jx?j为用户?i的小区内干扰信号，

Hu?iH??iv?jx?j为用户?i的显性干扰信号， j?1Hremu?in?i为其它小区对用户?i产生的残留干扰信号。

Hu?蜂窝网络干扰对齐的目的就是通过优化设计预编码矩阵V?ini 为加性白噪声。

和接收矩阵u?i,i?1,?,L ，以达到减少或消除多用户间和小区间的相互干扰，从

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而提高系统信道容量的目标。

4.3下行链路迫零IA算法 4.3.1 回顾上行链路IA算法

我们将首先回顾上行IA算法。图4.1描述了在两个分离小区?,?环境下的上行IA的例子。我们约定有K个用户在每个小区中并且每个用户沿着Vak向量方向发送一个符号。我们可以（在OFDM系统中）通过使用子载波或者天线，亦或者两者均采用（M=子载波数*天线数）来产生多维空间。本文中我们假定每个基站有相同的维数：M?M对称结构。干扰对齐的主旨在于设计一系列传输向量使得它们在其他基站中对齐到一个一位子空间。由于无线信道的随机性，传输向量会在基站中线性独立。注意到M?K?1，期望得到的信号用了K个子空间而干扰信号只使用了一个子空间。这样，基站就能使用K?1维空间来恢复K个想要传输的信号。

图4.3 上行链路干扰对齐

图4.4 下行链路干扰对齐

干扰有限系统的好坏可以用自由度（decree-of -freedom ，dof）的概念来衡量。这里各个小区的dof?K。所以，当K变得足够大时，dof=1，dof从K?1而与干扰无关。而在传统的正交方案中，dof=1/2。

但是具体实现时的难题从交换IA算法所需的CSI开始就出现了。IA算法要求各个用户知道自己与其他基站的跨信道信息(cross-channel information)。而在时分复用系统中，信道参数可以用信息交换的互作用来测算，但在频分复用系统中，需要用回程线路协作完成这种信道信息的传输。图.1演示了一种获取CSI的途径。这里G?1?C(K?1)?(K?1)，表示小区?中的用户1与基站?之间的跨信

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